Modellbasierte Klassifikation von Hunderassen
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Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,3, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Bildverarbeitende Systeme können aus einer Menge von Bildern selbstständig zusammenhängende Fotos einer bestimmten Urlaubsreise als Album zu gruppieren oder Gesichter von Personen darauf zu erkennen. Wie solche Programme grundsätzlich funktionieren und auf welche Technologien diese basieren, soll mit dieser Seminararbeit dargestellt werden. Exemplarisch soll hierzu eine Anwendung entstehen,...
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,3, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Bildverarbeitende Systeme können aus einer Menge von Bildern selbstständig zusammenhängende Fotos einer bestimmten Urlaubsreise als Album zu gruppieren oder Gesichter von Personen darauf zu erkennen. Wie solche Programme grundsätzlich funktionieren und auf welche Technologien diese basieren, soll mit dieser Seminararbeit dargestellt werden. Exemplarisch soll hierzu eine Anwendung entstehen, die in der Lage ist, eine Sammlung von Hundebildern selbstständig in deren jeweiligen Hunderassen zu kategorisieren.Zunächst wird anhand diverser Literatur das Themengebiet Neuronale Netze mit einem kurzen geschichtlichen Hintergrund deren Idee sowie deren Funktionsweisen erörtert. Daraufhin folgt die Definition und Unterscheidung von Vorgehensweisen im Themengebiet des Machine Learning. Aufbauend wird in Kapitel 4 der Begriff Deep Learning dargelegt sowie existierende Werkzeuge vorgestellt, mit denen künstlich Neuronale Netze erstellt und trainiert werden können. In Kapitel 5 wird schrittweise die Vorgehensweise dokumentiert, mit der das Programm erstellt wurde und welche Ergebnisse dabei erzielt wurden.
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